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摘要
信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志，流程发现旨在从事件日志中发现流程模型为改进提供事实依据。已有的流程发现方法在处理大规模事件日志时仍存在性能瓶颈，事件日志采样技术为提高流程发现的效率提供了一种有效方案。已有事件日志采样方法通常假定日志是同质的，即日志来源于或对应单一的业务流程。然而，考虑到业务流程的复杂性和动态变化，同一事件日志中的轨迹通常呈现出异质的特点，即日志来源于或对应多个行为差异的业务流程。在处理异质事件日志时，通过已有采样技术得到的样本日志存在精度低等问题。针对这一挑战，而事件日志轨迹聚类却能很好地处理这一问题。因此本文提出了一种面向异质事件日志的轨迹聚类采样框架，首先将事件日志通过轨迹聚类方法分解为一组同质的子日志，其次，通过已有采样方法对子日志进行日志采样，然后，将子日志对应的样本日志进行合并作为最终的样本日志，最后，从流程模型挖掘的角度对样本日志的质量进行评估。通过6个公开数据集的实验分析表明，本文方法为异质事件日志的高质量采样提供了一种有效的解决方案。
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